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Fondements des bases de données

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Cet article fait partie de notre série sur les fondements de l'informatique en nuage. Développez vos compétences en suivant notre cours de certification Introduction au Cloud Computing.

Vous vous souvenez peut-être des bases de données dans notre article sur les types de ressources en nuage

Faisons le point au cas où. 

Une base de données est un ensemble d'informations structurées qui peuvent être stockées sur un serveur et auxquelles on peut accéder facilement en cas de besoin, à l'instar d'une bibliothèque. Les bases de données en nuage sont hébergées par des fournisseurs tiers et offrent des fonctions d'évolutivité et de reprise après sinistre ; elles sont généralement contrôlées par un système de gestion de base de données (SGBD). Les bases de données sont utilisées par tous ceux qui ont besoin d'extraire des données, en particulier ceux qui traitent de grandes quantités de données. 

Il est important de noter qu'avoir une collection de données et avoir une interface pour ces données sont deux choses différentes. Par exemple, une application de promenade de chiens peut collecter et stocker des données, mais un SGBD fonctionne comme le système qui peut communiquer avec la base de données et tout autre service qui a besoin des données, agissant comme une interface.  

Bien qu'il existe plusieurs variétés de systèmes de gestion de bases de données, deux types sont courants : les systèmes relationnels (SQL) et les systèmes non relationnels (NoSQL). 

Une base de données relationnelle est structurée et les données qu'elle contient sont organisées en tableaux. Les données sont liées les unes aux autres. Les bases de données non relationnelles (NoSQL) sont orientées vers les documents et les données ne sont pas nécessairement liées entre elles.

Examinons ces deux types de bases de données.

Bases de données SQL

Le langage de requête structuré (SQL) est un langage de programmation utilisé pour manipuler des données dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Le SGBDR est le logiciel que nous utilisons pour gérer, stocker, interroger et récupérer les données de la base. 

Une base de données relationnelle fait référence au fait que diverses relations peuvent être créées entre différents éléments de données dans plusieurs tables (où les données sont stockées).

Examinez le tableau ci-dessus. Supposons qu'une application web de médias sociaux dispose d'une table unique dans une base de données qui stocke l'identifiant, le nom et la date de naissance d'un utilisateur. Comme chaque identifiant est unique, il peut être utilisé pour relier les données utilisateur d'une table à une autre table contenant l'historique des messages de l'utilisateur. Ce type de relation est appelé relation "un à plusieurs", car un utilisateur peut avoir plusieurs messages associés à son ID de profil. Cependant, les messages ne peuvent pas être envoyés à partir de plus d'un identifiant de profil.

Le langage SQL permet de gérer et de manipuler des données dans une base de données relationnelle. Il permet de créer, de modifier et d'extraire des données des tables de la base de données, ainsi que de gérer les relations entre les différentes tables. 

Vous avez peut-être entendu parler de PostgreSQL et de MySQL. Il s'agit de deux SGBDR populaires qui utilisent tous deux le langage SQL. Voyons rapidement ce qu'ils font et en quoi ils diffèrent. 

PostgreSQL (souvent appelé Postgres) est réputé pour son évolutivité et sa précision, ainsi que pour sa capacité à traiter des requêtes complexes et des ensembles de données volumineux. PostgreSQL est également connu pour ses fonctionnalités avancées, telles que la prise en charge de l'indexation avancée et de la recherche plein texte, qui en font un choix populaire pour les applications nécessitant une analyse avancée des données.

En revanche, MySQL est connu pour sa vitesse, sa flexibilité, son évolutivité et sa facilité d'utilisation. Il est souvent utilisé pour les applications web qui nécessitent un accès rapide aux données en lecture/écriture, comme les systèmes de gestion de contenu ou les plateformes de commerce électronique. 

L'une des principales différences entre les deux systèmes réside dans leur approche de l'intégrité des données. PostgreSQL est connu pour sa rigueur dans l'application de l'intégrité des données. Il met davantage l'accent sur la cohérence et l'exactitude des données. MySQL, quant à lui, est connu pour être plus souple et permettre une plus grande flexibilité dans le traitement des données. Cela s'applique également à la vitesse pour laquelle MySQL est réputé. Comme la plupart des outils, chaque système a ses points forts et ses limites. 

Plongeons dans les bases de données NoSQL.

Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL utilisent un modèle de données non relationnel pour stocker et récupérer des données. Contrairement aux bases de données relationnelles, qui utilisent des tableaux avec des colonnes et des lignes fixes, les bases de données NoSQL peuvent stocker des données dans différents formats, notamment des formats clé-valeur, document, famille de colonnes et graphique.

L'un des principaux avantages des bases de données NoSQL est qu'elles sont plus flexibles que les bases de données SQL. Il est facile d'ajouter ou de modifier des données sans devoir apporter des changements importants à la structure de la base de données. Les bases de données NoSQL sont donc idéales pour le stockage de grands ensembles de données non structurées.

Les bases de données NoSQL sont évolutives et peuvent gérer d'importants volumes de données et un trafic élevé. Beaucoup de bases de données 

Passons en revue les types de bases de données NoSQL les plus courants.

Magasins clé-valeur

Les magasins de valeurs clés sont souvent utilisés lorsque les données doivent être accessibles rapidement et efficacement. En raison de leur structure simple, ils peuvent être très rapides et s'adapter facilement, ce qui en fait un bon choix pour les applications exigeant des performances élevées.

Magasins de documents

Les magasins de documents permettent une modélisation flexible des données, ce qui les rend idéaux pour les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de médias sociaux et les sites de commerce électronique.

Colonne-Magasins familiaux

Ces bases de données stockent les données en colonnes plutôt qu'en lignes, ce qui permet de stocker et d'extraire efficacement de grands ensembles de données. Les bases de données en colonnes sont souvent utilisées pour l'analyse et l'entreposage de données.

Bases de données graphiques

Dans les bases de données graphiques, les données sont stockées sous forme de nœuds et d'arêtes, ce qui les rend idéales pour le stockage et l'analyse d'ensembles de données complexes et interconnectés. Les bases de données graphiques sont souvent utilisées pour les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et la détection des fraudes.

Maintenant que nous avons passé en revue les différents types de bases de données, voyons comment les bases de données sont utilisées dans le monde réel.

Comment les bases de données sont-elles utilisées ?

Les bases de données nous permettent de stocker de grands volumes de données en un seul endroit. La plupart des entreprises ayant une présence en ligne, les bases de données sont utilisées dans presque tous les secteurs imaginables. 

Imaginons que nous ayons un site de commerce électronique. Nous pouvons stocker l'historique des commandes des clients, les détails des produits et les données des clients en un seul endroit. Ou prenons l'exemple de nos téléphones portables. Ils utilisent des bases de données pour stocker notre liste de contacts. Les bases de données sont interrogeables et triables, de sorte que les données dont nous avons besoin peuvent être trouvées rapidement et facilement. Par exemple, lorsque nous recherchons un courriel dans une boîte de réception, nous interrogeons une base de données pour trouver le message que nous voulons.

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